近日，國際足聯(lián)在其官方網(wǎng)站宣布，今年冬天舉行的國際足聯(lián)卡塔爾世界杯將首次正式使用半自動越位判罰技術(shù)，該技術(shù)將利用人工智能來輔助主裁判做出更精準(zhǔn)的越位判罰，最大程度降低越位誤判情況的出現(xiàn)。
在以往的足球比賽中，人們最擔(dān)心的問題之一就是裁判誤判越位，因?yàn)槟呐率且粋€輕微的失誤判決都可能影響整場比賽的結(jié)果。不過現(xiàn)在好了，足球裁判將迎來一個強(qiáng)大的助手——人工智能。近日，國際足聯(lián)在其官方網(wǎng)站宣布，今年冬天舉行的國際足聯(lián)卡塔爾世界杯將首次正式使用半自動越位判罰技術(shù)，該技術(shù)將利用人工智能來輔助主裁判做出更精準(zhǔn)的越位判罰，最大程度降低越位誤判情況的出現(xiàn)。
人類僅靠雙眼很難準(zhǔn)確判定越位
越位規(guī)則說起來并不復(fù)雜，拋開一些特殊情況不談，通常來講，其要求進(jìn)攻方隊(duì)員在傳出最后一腳球的同時，最后一個接球的進(jìn)攻隊(duì)員的身體有效部位不得超過防守方距離本方球門倒數(shù)第二遠(yuǎn)的隊(duì)員的身體。
雖然說起來僅是短短幾句話，但在實(shí)際的比賽判罰中，要想準(zhǔn)確無誤地判斷越位，無疑是件挺困難的事。根據(jù)北京體育大學(xué)中國足球運(yùn)動學(xué)院教師、國際級足球裁判員艾堃介紹，要想做出一個準(zhǔn)確的越位判罰，裁判要在最后一腳傳球的一瞬間，厘清傳球隊(duì)員、接球隊(duì)員和防守隊(duì)員三者身體之間的位置關(guān)系?！扒騿T時刻都在不停地運(yùn)動，要在傳球的一瞬間同時定位多名隊(duì)員之間的位置關(guān)系，這對于人眼來說是很有挑戰(zhàn)性的?！卑瑘艺f，因此為了能夠更加清楚地判斷球員是否越位，足球比賽中會在兩條邊線外各設(shè)有一名助理裁判，以便其可以利用最佳觀察視角，在瞬間做出準(zhǔn)確的越位判罰。
但隨著足球運(yùn)動水平的不斷提高，比賽節(jié)奏不斷加快，進(jìn)攻方式也越來越多樣，即使助理裁判有著絕佳的觀察位置和鷹一般敏銳的雙眼，想要單純依靠人眼做出總是完全準(zhǔn)確的越位判罰，已經(jīng)越來越難。而隨著視頻轉(zhuǎn)播技術(shù)的快速發(fā)展，尤其是高速攝像機(jī)的廣泛應(yīng)用，能夠反復(fù)回放的轉(zhuǎn)播畫面不僅提升了比賽的公平性，也給利用視頻技術(shù)輔助判罰提供了可能，VAR視頻助理裁判（以下簡稱VAR）便應(yīng)運(yùn)而生。
艾堃向記者介紹，主辦方通過布置在球場內(nèi)的10—30個攝像機(jī)，來實(shí)現(xiàn)對比賽的實(shí)時記錄，當(dāng)出現(xiàn)影響比賽的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)時，VAR便會通過回放視頻畫面為場上主裁提供判罰參考。具體到越位判罰，艾堃表示，裁判首先要利用VAR進(jìn)行“打點(diǎn)”，即通過逐幀回放，確定進(jìn)攻隊(duì)員傳出最后一腳球的時間。隨后再以打點(diǎn)確定的時間為依據(jù)進(jìn)行“畫線”，確定接球的進(jìn)攻隊(duì)員和防守方距離本方球門倒數(shù)第二遠(yuǎn)的隊(duì)員之間的相對位置，畫出2D和3D的越位線。雖然相比人眼，VAR有著更精準(zhǔn)的觀察方式，但其動輒長達(dá)數(shù)分鐘的判罰時間、吹毛求疵的判罰尺度等，仍然屢遭球迷詬病。而在艾堃看來，“雖然目前VAR并不完美，但它確實(shí)為包括越位在內(nèi)的判罰提供了真實(shí)客觀的事實(shí)依據(jù)。”
AI助裁判實(shí)現(xiàn)對越位的“一鍵判罰”
面對VAR稱不上完美的表現(xiàn)，國際足聯(lián)決定再進(jìn)一步，引入人工智能技術(shù)來輔助越位判罰。相比VAR仍然依靠裁判員手動打點(diǎn)、畫線，此次卡塔爾世界杯中即將應(yīng)用的半自動越位判罰技術(shù)，則將這一過程完全交給人工智能系統(tǒng)，幫助裁判員實(shí)現(xiàn)對越位的“一鍵判罰”。
但面對資深球迷都不容易講清楚的越位規(guī)則，人工智能真的可以理解嗎？事實(shí)上，對于人工智能來說，是否真正理解什么是越位并不重要，它要做的只是對收集到的各類數(shù)據(jù)進(jìn)行對比、判斷，進(jìn)而得出客觀結(jié)果。其系統(tǒng)的運(yùn)行路徑可以拆分為兩個關(guān)鍵步驟。首先，要確定進(jìn)攻隊(duì)員最后一腳傳球的時間。這一方面主要依賴于本屆卡塔爾世界杯的官方比賽用球Al Rihla。其內(nèi)置的慣性測量單元（IMU）傳感器在數(shù)個柔軟支架的支撐下被放置在了皮球內(nèi)部的正中心，能夠以每秒500次的頻率向決策中心發(fā)送皮球的運(yùn)行數(shù)據(jù)。國際足聯(lián)技術(shù)與創(chuàng)新總監(jiān)約翰內(nèi)斯·霍茲米勒表示，該傳感器可以實(shí)時發(fā)送皮球在多方向運(yùn)行上的加速度信息，系統(tǒng)將根據(jù)皮球加速度的變化，自動判斷出皮球離開進(jìn)攻隊(duì)員腳部的精準(zhǔn)時間。
在最為關(guān)鍵的畫越位線環(huán)節(jié)，該系統(tǒng)主要依賴于布置在體育場屋頂下方的12個專用跟蹤攝像頭。它們將運(yùn)用視頻動作捕捉技術(shù)，跟蹤每個球員身體上的29個相關(guān)部位，形成29個數(shù)據(jù)點(diǎn)，以每秒50次的頻率，將包含位置、時間等信息的數(shù)據(jù)發(fā)送至決策中心。最后系統(tǒng)會將皮球傳回的時間信息和攝像頭跟蹤得到的球員肢體位置信息進(jìn)行整合、計(jì)算，得出最終的結(jié)果。
雖然聽起來有些復(fù)雜，但整個過程只需要3到4秒，裁判就可以得到一個由系統(tǒng)計(jì)算出的精確結(jié)果。而如果最終主裁判決定采納該結(jié)果，系統(tǒng)就會通過運(yùn)動員身體上29個數(shù)據(jù)點(diǎn)采集到的數(shù)據(jù)，借助3D人體姿態(tài)重建技術(shù)，自動生成一段3D動畫，該動畫將以最佳視角詳細(xì)畫出越位線的位置以及越位球員在接球時身體各部位的位置，并在體育場的巨型屏幕上及轉(zhuǎn)播畫面中播放，讓球迷們看得“心服口服”。
既然人工智能如此強(qiáng)大，那么是否能夠直接取代主裁判做出最終的越位判罰？國際足聯(lián)裁判委員會主席皮耶路易吉·科里納反復(fù)強(qiáng)調(diào)，該方案之所以命名為“半自動越位判罰技術(shù)”，便是因?yàn)槠渲荒転橹鞑门刑峁┦欠裨轿坏膮⒖冀Y(jié)果，而無法做出最終判罰。艾堃也表示，在進(jìn)行越位判罰時，助理裁判員不僅要根據(jù)客觀事實(shí)做出判罰，在一些特殊情況下，還需要其根據(jù)規(guī)則對比賽發(fā)生的事實(shí)進(jìn)行主觀判斷，“比如處在越位位置的進(jìn)攻隊(duì)員雖然沒有接球，但其是否干擾了對方隊(duì)員、是否參與了進(jìn)攻、有沒有通過移動來干擾對方隊(duì)員處理球等，這些判罰涉及到對于比賽的深入理解，機(jī)器暫時無法做出完全準(zhǔn)確的判斷?！卑瑘艺f。
AI技術(shù)已在多個體育項(xiàng)目中得到應(yīng)用
雖然目前該越位判罰技術(shù)尚未在所有足球比賽中普及，但與其采用相似的動作捕捉技術(shù)、3D人體姿態(tài)重建技術(shù)的人工智能系統(tǒng)已在多項(xiàng)體育賽事、訓(xùn)練中廣泛應(yīng)用。在2021年進(jìn)行的東京奧運(yùn)會上，中國跳水“夢之隊(duì)”表現(xiàn)堪稱完美，拿下7金5銀的優(yōu)秀成績，人工智能教練便是幕后功臣之一。
該教練系統(tǒng)由中國國家跳水隊(duì)與百度共同推出，是國內(nèi)首個“3D+AI”跳水訓(xùn)練系統(tǒng)。根據(jù)參與該項(xiàng)目的百度資深研發(fā)工程師盧飛翔博士介紹，該系統(tǒng)通過高速攝像機(jī)捕捉運(yùn)動員自踏上跳板至完全入水之間的2D高清畫面，隨后通過大腦3D視覺技術(shù)以及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)估算出運(yùn)動員的三維姿態(tài)，并獲得每個關(guān)節(jié)的三維角度。隨后再通過人體三維重建技術(shù)，將跳水全過程進(jìn)行三維再現(xiàn)，在此基礎(chǔ)上，還可以實(shí)現(xiàn)對跳水動作精準(zhǔn)的量化評估，模擬裁判打分。
不只是輔助訓(xùn)練，人工智能在體育賽事中的應(yīng)用已經(jīng)越來越多。在2021年2月舉辦的北京冬奧測試賽中，由小冰公司研發(fā)的人工智能裁判與教練系統(tǒng)“觀君”便擔(dān)任了空中技巧項(xiàng)目唯一的競賽裁判。成功完成了個人預(yù)決賽、超級決賽、團(tuán)體預(yù)決賽共44人次執(zhí)裁，獲得了國際雪聯(lián)、國家體育總局冬季運(yùn)動管理中心的一致認(rèn)可，而這也是人類歷史上首次在無人工干預(yù)的情況下，由人工智能獨(dú)立完成大賽的執(zhí)裁任務(wù)。
根據(jù)小冰公司CEO李笛介紹，“觀君”解決了運(yùn)動員動作姿態(tài)識別難題，并在訓(xùn)練數(shù)據(jù)非常稀少的情況下構(gòu)建起了冰雪運(yùn)動分析模型，能夠?qū)罩屑记蛇\(yùn)動員的運(yùn)動軌跡、身體姿態(tài)、出臺角度、高遠(yuǎn)度等多維度指標(biāo)進(jìn)行分析，學(xué)習(xí)、模擬國際大賽的裁判打分標(biāo)準(zhǔn)。對于這一系統(tǒng)的未來應(yīng)用，李笛表示，目前所展示的技術(shù)往往是階段性的開始，他相信未來人工智能在體育訓(xùn)練等方面的應(yīng)用將很快普及到尋常百姓家。
來源：科技日報(bào)
